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Machine Learning Engineer
Mercado Libre —Capital Federal, Buenos Aires
3h
Client Partner SR
Globant —Buenos Aires, Buenos Aires
4d
Customer Engineer, Practice, Application Modernization, Google Cloud (Spanish, English)
Google —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
3d
Business Data Scientist - SupplyChain & Operations
Accenture —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
Python Developer, Senior-Level
Globant —Buenos Aires, Buenos Aires
Senior DevOps Engineer-AR
Globant —Buenos Aires, Buenos Aires
SAP MM Senior Level
Globant —Buenos Aires, Buenos Aires
SAP Developer Tech
Globant —Buenos Aires, Buenos Aires
7d
Economics of AI Research Sr. Analyst
Accenture —Buenos Aires, Buenos Aires
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Business Data Scientist - CFO
Accenture —Buenos Aires, Buenos Aires
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Business Data Scientist - Marketing
Accenture —Buenos Aires, Buenos Aires
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Test Automation Engineer Senior-Level
Globant —Buenos Aires, Buenos Aires
Data Engineer with Azure, Senior-Level
Globant —Buenos Aires, Buenos Aires
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DevOps Engineer with Azure Senior Level
Globant —Buenos Aires, Buenos Aires
7d
AI Engineer
Modus Digital —Capital Federal, Buenos Aires
- Tiempo completo
Postulación rápida
Software Engineer II - Python
JPMorganChase —Buenos Aires, Buenos Aires
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Sr Data Scientist
Despegar —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
Postulación rápida
3h

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As part of Platform Services you and the team will be charged with developing and building software that keeps our AWS database platforms reliable at scale and…
Associate Credit Analyst - Moody's Local
Moody's —Buenos Aires, Buenos Aires
Minimum 3 years of experience in financial analysis, credit risk, or related fields, with strong practical application of economics and finance.

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Machine Learning Engineer

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Detalles del empleo

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Descripción completa del empleo

Como Machine Learning Engineer en Mercado Libre, diseñarás y escalarás sistemas innovadores y seguros que resuelven problemas reales y de alto impacto. Trabajarás en un entorno dinámico con tecnología de vanguardia, aplicando buenas prácticas de ingeniería, modelos de IA propios y aprendizaje continuo, con el propósito de democratizar el comercio electrónico y los servicios financieros en América Latina.

Imagináte emprendiendo proyectos desafiantes, dinámicos e innovadores y siendo responsable de:

Diseñar y evolucionar soluciones de Inferencia de Baja Latencia: Llevar modelos de Computer Vision y NLP a producción optimizando el throughput y el consumo de recursos, garantizando tiempos de respuesta compatibles con la experiencia en vivo.
Dominar el ciclo de vida de LLMs/VLMs: Desde la exploración y el context engineering hasta la implementación de flujos agénticos que puedan razonar sobre contenido multimedia.
Garantizar la calidad mediante Evals: Construir pipelines de evaluación rigurosos para medir de forma reproducible el impacto de cada cambio en los modelos, prompts o flujos, mitigando regresiones y alucinaciones.
Iterar sistemáticamente: Aplicar técnicas de prompt learning e iteración continua basadas en datos para maximizar el recall y la precisión de nuestras soluciones.
Diseñar Arquitectónicamente y Spec Driven Development: Liderar la definición de componentes y contratos claros utilizando Spec Driven Development antes de escribir código, asegurando sistemas robustos, testeables y mantenibles en el tiempo.
Construir el motor de datos: Desarrollar los pipelines de datos necesarios para alimentar el entrenamiento, fine-tuning y evaluación continua de los modelos.

¿Cuáles son los requisitos?

Dominar el ciclo de vida completo de modelos de Computer Vision y NLP, entrenamiento, evaluación e inferencia.
Tener experiencia optimizando y sirviendo modelos para baja latencia utilizando PyTorch, HuggingFace, formatos de serialización como ONNX, y motores de inferencia modernos de alto rendimiento como vLLM o Llama.cpp.
Contar con experiencia real en el ciclo de vida de soluciones basadas en LLMs: técnicas avanzadas de Context Engineering, RAG, y metodologías sistemáticas de Prompt Iteration / Prompt Learning.
Demostrar experiencia en el desarrollo de flujos agénticos y orquestación compleja utilizando LangChain, LangGraph o el Google SDK. Tener experiencia configurando y analizando métricas con frameworks de Evals para LLMs (ej. LangSmith, Ragas u homólogos).
Manejar técnicas de Fine-Tuning eficiente de modelos como QLoRA para ajustar modelos fundacionales a nuestros casos de negocio.
Tener dominio avanzado de Python aplicando buenas prácticas de ingeniería de software: Clean Architecture, testing automatizado y pipelines de CI/CD.
Tener experiencia en la creación de pipelines de datos masivos usando BigQuery y SQL avanzado para extraer datasets de entrenamiento y evaluación.

¿Te animás a dejar huella en la tecnología de América Latina?

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Modalidad de trabajo híbrida. Site Bogotá, Colombia.

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